如何運行 A/B 測試：拆分測試清單

已發表: 2021-09-29

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什麼是 A/B 測試？

A/B 測試，也稱為拆分測試，是一種通過隨機向用戶展示每個版本並分析結果來確定在線體驗的不同變體中哪一個表現更好的實驗。 它用於網站、移動應用程序或廣告，以測試與受控版本相比的潛在改進。 A/B 測試可以做的不僅僅是證明變化如何在短期內影響您的轉化。

測試消除了網站優化中的猜測，並支持基於數據的決策，將業務對話從“我們認為”轉變為“我們知道”。 通過衡量變更對指標的影響，您可以確保每次變更都會產生積極的結果。

最好的 A/B 測試工具，如 VWO、optimized、convert、omniconvert 和 AB nice，都可以幫助營銷人員確定哪些網站設計、文案行或產品功能將為您的公司產生最佳結果。 有不同類型的 AB 測試、網站 ab 測試、電子郵件 ab 測試和內容 ab 測試，並且有不同的方法，例如穀歌分析 ab 測試和使用其他 ab 測試軟件的測試。

A/B 測試的好處

以下是 AB 拆分測試的一些顯著優勢：

它有助於降低跳出率

如果您的客戶在您的網站上反彈，換句話說，沒有任何點擊，網站 A/B 測試可以提供幫助。 無論是更改標題、改寫號召性用語還是調整設計佈局，A/B 測試都可以幫助確定導致跳出的原因。 測試運行後，您將能夠看到一些 ab 測試統計數據，並查看哪些變體獲得了客戶的最多互動和最少的反彈。

它有助於提高轉化率

A/B 測試揭示了什麼是轉化客戶，什麼不是。 通過展示您網站的兩個版本，A/B 測試可以幫助過濾掉沒有引起您的受眾共鳴的內容，並展示引起共鳴並帶來更多轉化的內容。

A/B 測試的結果很容易理解

A/B 測試的結果很簡單，也比較容易理解。 檢查結果和 AB 測試統計數據以查看 A 或 B 哪個頁面獲得了更多的客戶點擊和轉化。

物美價廉

A/B 測試是繼續改進數字營銷的一種相當便宜且簡單的方法。 將 A/B 營銷視為繼續驗證您當前網站上的決策的一種方式。 從長遠來看，投資回報率可能很高，因為測試成本相對較小，但可以顯著增加潛在客戶、銷售和收入。

如何運行 A/B 測試？

A/B 測試的想法是向不同的變體（用戶組）呈現不同的內容，收集他們的反應和用戶行為，並使用結果來構建未來的產品或營銷策略。 A/B 測試現在正在從一項千載難逢的獨立活動轉變為更加結構化和持續的活動，這應該始終通過明確定義的 CRO 流程來完成。 概括地說，它包括以下步驟：

選擇一個變量

在優化網頁和電子郵件時，您可能會發現有許多變量需要測試。 但要評估變更的有效性，您需要隔離一個自變量並衡量其性能，否則，您無法確定是哪一個變量導致了性能變化。

您可以為單個網頁或電子郵件測試多個變量，只需確保一次測試一個變量即可。 查看營銷資源中的各種元素及其可能的設計、措辭和佈局替代方案。 您可能會測試的其他內容包括電子郵件主題行、發件人姓名以及個性化電子郵件的不同方式。

設定你的目標

儘管您將為每個人的測試測量許多指標，但在運行測試之前選擇一個主要指標來關注。 事實上，在你設置第二個變體之前就這樣做了。 這是你的因變量。 想想你希望這個變量在拆分測試結束時的位置。 您可以陳述一個官方假設並根據此預測檢查您的結果。

設置控件

您現在有了自變量、因變量和期望的結果。 使用此信息來設置您正在測試的任何內容的未更改版本作為您的控制。 如果您正在測試一個網頁，則這是已經存在的未更改網頁。 如果您正在測試著陸頁，這將是您通常使用的著陸頁設計和副本。

拆分您的測試組，因此 A 和 B

對於您對受眾有更多控制權的測試，例如電子郵件，您需要使用兩個或更多相等的受眾進行測試，以獲得確鑿的結果。

運行測試

開始您的測試並等待訪客參與！ 此時，您的網站或應用程序的訪問者將被隨機分配到您的體驗的控製或變化。 測量、計算和比較他們與每種體驗的互動，以確定每種體驗的表現。

如何分析 A/B 測試的結果

大多數實驗平台都有內置分析來跟踪所有相關指標和 KPI。 但在分析 A/B 測試報告之前，了解以下兩個重要指標非常重要。

  • 提升：變體的表現與基線變體（通常是對照組）的表現之間的差異。 例如，如果一個變體的每位用戶收入為 5 美元，而控件的每位用戶收入為 4 美元，則提升幅度為 25%。
  • Probability to Be Best（最佳概率）：變體在長期內具有最佳性能的機會。 這是報告中最可操作的指標，用於定義 A/B 測試的獲勝者。 雖然提升可能會因樣本量較小的機會而異，但最佳概率會考慮樣本量。 在有 30 次轉換或 1,000 個樣本之前，不會開始計算最佳概率。

A/B 測試死了嗎？

雖然 A/B 測試確實很強大，但它在兩個特定方面存在根本缺陷：

  1. 選擇獲勝者的過程是手動的。 這既費時又費力。
  2. 在您選擇獲勝者之前，一半的訪問者會看到最差的變化。

立即開始您的 A/B 測試

如今，營銷工作依賴於洞察力，而 A/B 測試可以幫助您獲得這些洞察力。 儘管它是一種有用的分析方法，但進行 A/B 測試可能會有些棘手。 我們的專業營銷人員可以幫助您在您的網站或任何其他媒體平台上進行 A/B 測試，以便您深入了解如何提高洞察力並釋放您的全部潛力。